Full Text
advertisement
ISSN: 2149 - 9225 Yıl: 2, Sayı: 3, Mart 2016, s. 85-96 Yrd. Doç. Dr. Ercan ŞAHBUDAK Cumhuriyet Üniversitesi, Edebiyat Fakültesi, Sosyoloji Bölümü, erhoca-346@hotmail.com Yrd. Doç. Dr. Dilek ŞAHİN Cumhuriyet Üniversitesi, Turizm İşletmeciliği ve Otelcilik Yüksekokulu, Konaklama İşletmeciliği Bölümü, dilek58sahin@hotmail.com TÜRKİYE’DE İŞSİZLİĞİN BELİRLEYİCİLERİ ÜZERİNE AMPİRİK ANALİZ ÖZET Bu çalışma işsizlik, gayri safi yurt içi hasıla, enflasyon oranı ve nüfus artış hızı arasındaki ampirik ilişkiyi inceleyerek 1980-2013 yılları arasında Türkiye’de işsizliğin belirleyicilerini analiz etmektedir. İşsizliğin belirleyicilerinin test edilmesinde Otoregresif Gecikmesi Dağıtılmış (ARDL) yöntem kullanılmıştır. Uzun dönem hesaplamaları, Türkiye’de gayri safi yurt içi hâsıla, enflasyon oranı, nüfus artış hızı ve işsizlik oranı arasında negatif ve anlamlı ilişki olduğunu göstermiştir. Kısa dönem sonuçları gayri safi yurt içi hâsıla ve işsizlik oranı arasında negatif ve anlamsız ilişki olduğunu göstermiştir. Enflasyon oranı ile işsizlik oranı arasında negatif ve anlamlı ilişki bulunmaktadır. Nüfus artış hızı ile işsizlik oranı arasında pozitif ve anlamlı bir ilişki bulunmaktadır. Hata düzeltme terimi (ECM-1) negatif ve istatistiksel olarak anlamlıdır. Buna göre, uzun dönem denge değerinden sapmaların her dönem yaklaşık % 77’si ortadan kalkmaktadır. Anahtar Kelimeler: İşsizlik, Ekonomik Büyüme, Enflasyon Oranı, Nüfus Artış Hızı, ARDL Sınır Testi. Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz AN EMPIRICAL ANALYSIS ON DETERMINANTS OF UNEMPLOYMENT IN TURKEY Abstract This study analyzes the determinants of unemployment in Turkey over a period of 1980-2013 by examining the emprical relationship among the unemployment, gross domestic product, inflation rate and population growth rate. Autoregressive Distributed Lag (ARDL) approach has been applied to test determinants of unemployment. The long run estimated results reveal that gross domestic product, inflation rate, population growth rate has negative and significant relationship with unemployment rate in Turkey. The short run results show that gross domestic product has negative and insignificant relationship with unemployment rate. Inflation rate has negative and significant relationship with unemployment rate. Population growth rate has positive and significant relationship with unemployment rate. Error correction term (ECM-1) is negative and statistically significant. According to this, the deviation of the long-term stability is eliminated approximately 77 % each period. Keywords: Unemployment, Economic Growth, Inflation Rate, Population Growth Rate, ARDL Bounds Testing. 1.GİRİŞ Günümüzde toplumların en önemli sorunlarından biri de işsizliktir. İşsizlik kavramı, çalışma gücü ve isteği olduğu halde, cari ücret düzeyinde iş arayıp da bulamayanların toplamı olarak tanımlanmaktadır (Güney, 2009: 137). İşsizlik ekonomik faaliyetlerdeki dengesizliği gösteren ve toplumsal yapıyı önemli ölçüde etkileyen ekonomik ve sosyal bir olgudur. (Habees ve Rumman, 2012: 673). İşsizlik arttıkça ekonomik ve toplumsal sorunlar gittikçe yoğunlaşmaktadır. Ülkemizde de işsizlik önemli sorunlardan biridir. Yüksek nüfus artışı, sermaye birikiminin yetersizliği, mesleki eğitim-işgücü piyasası arasındaki uyumsuzluk ve hızlı teknolojik değişmeler nedeniyle ülkemizde işsizlik sorununun boyutları artmaktadır (Kanca, 2012:2). Türkiye’de işsizlik tüm gelişmekte olan ülkelerde olduğu gibi büyük ölçüde tarımdan, sanayi ve hizmetler sektörüne geçişten kaynaklanmaktadır. Bu çalışmada Türkiye’de işsizliğin belirleyicileri analiz edilmiştir. Çalışmada bağımlı değişken olarak işsizlik oranı, bağımsız değişken olarak da enflasyon oranı, nüfus artış hızı ve ekonomik büyümeyi temsilen GSYH oranı esas alınmıştır. Çalışmada ilk olarak değişkenlerin birim kök içerip içermedikleri ADF ve PP birim kök testleri ile sınanmıştır. Ardından, seriler arasındaki eş bütünleşme ilişkisi ARDL sınır testi yöntemi kullanarak belirlenmiştir. Son olarak ise Toda-Yamamoto Granger nedensellik analizi ile değişkenler arasındaki nedensellik ilişkisi tespit edilmiş ve sonuçlar yorumlanmıştır. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 86 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz 2. LİTERATÜR TARAMASI Literatürde işsizlik ve işsizliğin belirleyicileri üzerine yapılan çalışmalardan bazılarını aşağıdaki gibi özetlemek mümkündür: Eita ve Ashipala (2010), 1971-2007 dönemleri arasında Namibya’da işsizliğin belirleyicileri analiz edilmiştir. Çalışmada işsizlikle enflasyon arasında negatif yönlü ilişki bulunmuştur. Yatırımlardaki artışın işsizliği önemli oranda azalttığı görülmüştür. Peker ve Bölükbaş (2012), Türkiye’de işsizliğin belirleyicileri Johansen eş bütünleşme yöntemi ile 2000:Q1-2011:Q2 dönemi verileri kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisinin olduğunu göstermiştir. Reel kesim güven endeksindeki artışlar beklenildiği yönde işsizliği azaltırken; özel sektör toplu iş sözleşme sayısındaki artışların işsizliği artırıcı yönde etki ettiği tespit edilmiştir. Maqbool vd., (2013), 1976-2012 dönemleri arasında Pakistan’da işsizliğin belirleyicileri analiz edilmiştir. Çalışmada işsizlik, nüfus, doğrudan yabancı sermaye yatırımları, gayri safi yurt içi hâsıla, enflasyon ve dış borç değişkenleri kullanılmıştır. ARDL sınır testi yöntemi kullanılmıştır. Çalışmada sonuç olarak gayri safi yurt içi hâsıla, nüfus, enflasyon ve doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının işsizlik üzerindeki kısa ve uzun dönemde önemli etkisinin olduğu görülmüştür. Umair ve Ullah (2013), Pakistan’da 2000-2010 dönemleri arasında enflasyonun işsizlik ve GSYH üzerindeki etkisi analiz edilmiştir. Sonuç olarak, enflasyonun GSYH ve işsizlik üzerinde önemli bir etkisinin olmadığı ve korelasyon ilişkisinin negatif olduğu görülmüştür. İşsizlik ve enflasyon arasındaki korelasyonun pozitif (0.477) ve %10 anlamlılık seviyesinde önemsiz olduğu; GSYH ve işsizlik arasındaki korelasyonun ise 0.196 değeri ile önemsiz olduğu görülmüştür. Velnampy vd., (2013), Sri-Lanka’da 1990-2011 dönemleri arasında doğrudan yabancı sermaye yatırımları, ekonomik büyüme ve işsizlik oranı arasındaki ilişki ele alınmıştır. Çalışmada doğrudan yabancı sermaye yatırımlarının ekonomik büyüme üzerinde önemli bir etkisinin olmadığı görülmüştür. Ancak doğrudan yabancı sermaye yatırımları ile ekonomik büyüme arasında uzun dönemli ilişkiye rastlanılmıştır. Ekonomik büyümenin istihdam üzerinde önemli etkisi olduğu görülmüştür. Buna rağmen uzun dönemde ekonomik büyüme ile istihdam arasında ilişki olmadığı görülmüştür. Akeju ve Olanipekun (2014), Nijerya’da Okun Kanunun geçerliliğini test etmek amacıyla işsizlik oranı ve ekonomik büyüme oranı arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Çalışmada kısa ve uzun dönemli ilişki Johansen eş bütünleşme testi ve hata düzeltme modeli ile analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular sonucunda, Nijerya’da işsizlik oranı ve ekonomik büyüme arasında kısa ve uzun dönemde ilişki olduğu görülmüştür. Aqil vd., (2014), Pakistan’da istihdam seviyesini etkileyen faktörler analiz edilmiştir. GSYH oranı, enflasyon oranı, nüfus artış hızı ve doğrudan yabancı sermaye yatırımları bağımsız değişken olarak ele alınmıştır. Korelasyon ve çoklu regresyon analizi sonucunda, büyüme oranı ve enflasyonun işsizlik ile önemli ilişkisinin olmadığı görülmüştür. Ancak, doğrudan yabancı sermaye yatırımları ve nüfus artış hızının işsizlik üzerinde önemli ve negatif etkisi olduğu görülmüştür. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 87 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz Arslan ve Zaman (2014), Pakistan’da 1999-2010 dönemleri arasında işsizliğin belirleyicileri analiz edilmiştir. Bağımsız değişken olarak, doğrudan yabancı sermaye yatırımları, gayri safi yurt içi hâsıla, enflasyon oranı ve nüfus artış hızı alınmıştır. Çalışmada en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak, doğrudan yabancı sermaye yatırımları, gayri safi yurt içi hâsıla ve enflasyon oranının işsizlik üzerinde negatif etkisinin olduğu görülmüştür. Nüfus artış hızının işsizliği pozitif yönde etkilediği görülmüştür. Çalışma aynı zamanda işsizlik ve enflasyon arasındaki değiş tokuşu (trade-off) teyit etmiştir. Chowdhury ve Hossain (2014), Bangladeş’de 2000-2011 dönemleri arasında işsizlik oranını belirleyen makro ekonomik göstergeler analiz edilmiştir. Regresyon modeli kurularak analiz yapılmıştır. Çalışmada işsizlik oranı, büyüme oranı, döviz kuru ve enflasyon oranı kullanılmıştır. Enflasyon oranının işsizlik üzerinde pozitif etkisi bulunurken; büyüme oranı ve döviz kurunun işsizlik üzerinde negatif etkisinin bulunduğu görülmüştür. Khaliq vd., (2014), 9 Arap ülkesinde 1994-2010 dönemleri arasında işsizlik ve GSYH büyümesi arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Çalışmada panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak ekonomik büyümenin işsizlik üzerinde negatif ve önemli etkisinin olduğu görülmüştür. Ekonomik büyüme %1 arttığında işsizlik oranı %0,16 azalmaktadır. Resurreccion (2014), Filipinler ‘de 1980-2009 dönemleri arasında işsizlik, ekonomik büyüme ve enflasyon arasındaki ilişki analiz edilmiştir. Çalışmada birim kök testi ve en küçük kareler yöntemi kullanılmıştır. Sonuç olarak işsizliğin ekonomik büyüme ve enflasyonla negatif ilişkisinin olduğu görülmüştür. Bu durum Filipinlerde Okun Kanunu ve Philips Eğrisinin geçerli olduğunu göstermektedir. Şentürk ve Akbaş (2014), Türkiye’de 2005:01 ve 2012:07 dönemleri arasında ekonomik büyüme, işsizlik oranı ve enflasyon arasındaki ilişki araştırılmıştır. Çalışmada öncelikle serilerin durağanlıkları PP ve KPSS birim kök testleri ile sınanmıştır. Ayrıca serilerde meydana gelen kırılmaları tespit etmek amacıyla Zivot-Andrews yapısal kırılmalı birim kök testi yapılmıştır. Son olarak da Toda-Yamamoto ve Bootstrap nedensellik testleri yapılmış ve sonuç olarak sanayi üretim endeksi, enflasyon oranı ve işsizlik oranı arasında çift yönlü nedensellik ilişkisi tespit edilmiştir. Gur (2015), 2001-2012 dönemleri arasında BRIC (Brezilya, Rusya, Hindistan, Çin) ülkelerinde işsizliğin belirleyicileri üzerine analiz yapılmıştır. Çalışmada panel veri analizi yöntemi kullanılmıştır. Analiz sonucunda BRIC ülkelerinde işsizliğin en önemli nedeni olarak nüfus artışını takip eden enflasyon olduğu görülmüştür. Ayrıca gayri safi yurt içi hâsıladaki artış, ticaret hacmi, toplam yatırım ve sanayi üretimdeki artışın işsizliğin azaltılmasında ana faktör olduğu görülmüştür. Oniore vd., (2015), Nijerya’da işsizliğin makro ekonomik belirleyicileri zaman serisi analizi ile test edilmiştir. Büyüme oranı, enflasyon oranı, açıklık derecesi ve özel sektör yatırımları ile işsizlik arasında kısa dönemde istatistiksel olarak anlamlı ilişki bulunmuştur. Johansen eş bütünleşme testi değişkenler arasında uzun dönemli ve negatif anlamlı ilişki bulunduğunu onaylamıştır. Sabir ve Naz (2015), Pakistan’da 1990-2013 dönemleri arasında işsizliğin belirleyicileri analiz edilmiştir. Çoklu doğrusal regresyon modeli kullanılmış ve sonuç olarak işsizlik oranı ile Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 88 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz okuma yazma oranı ve nüfus artış hızı arasında pozitif ve anlamlı ilişki bulunmuştur. GSYH’nın işsizlik üzerinde pozitif ancak anlamsız etkisinin olduğu görülmüştür. Enflasyon ve işsizlik arasında negatif ilişki bulunmuş ancak işsizlik üzerindeki etkinin yüksek olduğu görülmüştür. 3. VERİ SETİ Çalışmada kullanılan regresyon modeli aşağıdaki gibidir: ln İO 0 1 ln GSYH 2 ln ENF 3 ln NA t (1) Çalışmada kullanılan değişkenlere ait açıklamalar şu şekildedir: İO: İşsizlik oranını, GSYH: Gayri Safi yurt içi hasıla oranı, ENF: Enflasyon oranı, NA: Nüfus artış hızını göstermektedir. Çalışmanın hipotezleri şu şekildedir: H1: Nüfus artış hızı işsizliği pozitif yönde etkilemektedir. H2: GSYH işsizliği negatif yönde etkilemektedir. H3: Enflasyon ve işsizlik arasında ters yönlü ilişki vardır. Çalışmada kullanılan veriler 1980-2013 dönemine ait yıllık veriler olup, Dünya Bankası ve IMF veri tabanından elde edilmiştir. Değişkenlerin seyri görsel olarak şekil 1’de sunulmuştur. Yapılan analizlerde değişkenlerin logaritmik değerleri kullanılmıştır. 89 Şekil 1. Kullanılan Değişkenlerin Seyri LNIO LNNA 2 .6 1 .0 2 .4 0 .8 2 .2 0 .6 2 .0 0 .4 1 .8 1 .6 1980 0 .2 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0 .0 1980 1985 1990 LNGSYH 1995 2000 2005 2010 2005 2010 LNENF 3 4 .8 4 .4 2 4 .0 3 .6 1 3 .2 0 2 .8 2 .4 -1 2 .0 -2 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 1 .6 1980 1985 1990 1995 2000 4. YÖNTEM VE AMPİRİK SONUÇLAR Çalışmada kullanılan yöntemler; birim kök testi, ADRL sınır testi ve Toda-Yamamoto nedensellik testi olarak sıralanmaktadır. Burada yöntemlere ilişkin gerekli açıklamalar yapıldıktan sonra, uygulama bulguları sunulmuştur. 4.1. Birim Kök Testi Zaman serilerinde durağanlık kavramı çok önemlidir. Bir zaman serisi, ortalaması ile varyansı zaman içinde değişmiyor ve iki dönem arasındaki kovaryansı bu kovaryansın hesaplandığı döneme değil de yalnızca iki dönem arasındaki uzaklığa bağlı ise durağandır. Serilerin durağanlığının belirlenmesinde Genişletilmiş Dickey-Fuller (ADF) birim kök testi kullanılmaktadır. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz ADF testi için üç model bulunmaktadır. Bunlar: m Yt Yt 1 1Yt i 1 t (2) i 2 m Yt 0 Yt 1 1Yt i 1 t (3) i 2 m Yt 0 Yt 1 1 1Yt i 1 t (4) i 2 Bu testin sonucunda elde edilen değer Dickey-Fuller tarafından hesaplanan (Mackinnon tarafından yeniden düzenlenen) tablo değerleri karşılaştırılarak 0 hipotezi test edilmektedir. Sıfır hipotezi serinin durağan olmadığını ve birim köke sahip olduğunu( H 0 : 0 ) alternatif hipotez ise serinin durağan olduğunu yani birim kök içermediğini göstermektedir. Phillips-Perron Birim Kök Testi Dickey-Fuller testinde otokorelasyon sorununu ortadan kaldırmak için bağımlı değişkenin gecikme uzunlukları modele eklenirken bu serbestlik derecesinin düşmesine neden oluyordu. Phillips-Perron birim kök testinde ise ilave gecikme ekleme yerine t testine parametrik olmayan bir düzeltme yapılmaktadır. Bu sayede serbestlik derecesi kaybı olmamaktadır. PP testleri için denklemler şu şekildedir: Yt 0 1Yt 1 t (5) Yt 0 Yt 1 2 (t T / 2) t (6) Bu regresyonda T gözlem sayısını, ut hata terimlerinin dağılımını göstermektedir. Hata teriminin beklenen ortalaması 0’a eşit olmaktadır. Ancak burada hata terimleri arasında içsel bağlantı olmadığı veya homojenlik varsayımı gerekli bulunmamaktadır. Bu nedenle PP testinde DF testinin bağımsızlık ve heterojenlik varsayımı terk edilmiştir. Aksine hata terimlerinin zayıf bağımlılığı ve heterojen dağılımı kabul edilmektedir. Böylelikle Phillips Perron, DF t istatistikleri geliştirilmesinde hata terimlerinin varsayımları hakkındaki sınırlamaları dikkate almamıştır. Çalışmada ilk olarak değişkenlerin durağanlık mertebesini tespit edebilmek için ADF ve PP birim kök testleri yapılmıştır. ADF birim kök testi sonucuna göre, GSYH değişkeni düzeyde durağan iken, İO, EO, NA değişkenleri ise birinci farkı alındığında durağan hale gelmektedir. PP birim kök testinde de benzer bir durum söz konusudur. Dolayısıyla çalışmada kullanılan GSYH değişkeni I(0) iken İO, EO ve NA değişkenleri I(1) düzeyindedir. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 90 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz Tablo 1. ADF ve PP Birim Kök Testlerinin Sonuçları ADF Değişkenler Düzey/Birinci Fark Sabitli PP Sabitli- Sabitli Trendli LİO Düzey Birinci Fark LGSYH Düzey Birinci Fark SabitliTrendli -1.965 -2.217 -2.022 -2.314 (-2.954) (-3.552) (-2.954) (-3.552) -5.244* -5.154* -5.920* -5.714* (-2.957) (-3.557) (-2.957) (-3.557) -5.786* -5.715* -5.788* -5.720* (-2.954) (-3.552) (-2.954) (-3.552) -6.274* -6.170* -24.271* -24.559* (-2.960) (-3.562) (-2.957) (-3.557) 91 LENF Düzey Birinci Fark LNA Düzey Birinci Fark -0.877 -1.402 -0.877 -1.402 (-2.954) (-3.552) (-2.954) (-3.552) -6.262* -6.377* -6.289* -6.606* (-2.957) (-3.557) (-2.957) (-3.557) -1.102 -2.133 -1.271 -2.216 (-2.954) (-3.552) (-2.954) (-3.552) -5.474* -5.483* -5.846* -0.956* (-2.957) (-3.557) (-2.957) (-3.557) Not. %5 anlamlılık düzeyini göstermektedir. 4.2.ARDL Sınır Testi Seriler arasındaki eşbütünleşme ilişkisini belirlemede yaygın olarak Engle ve Granger (1987), Johansen (1988), Johansen ve Juselius (1990) tarafından geliştirilen yöntemler kullanılmaktadır. Engle ve Granger yöntemi ikiden fazla değişken olduğunda birden fazla eşbütünleşme ilişkisi olabileceği için tercih edilmemektedir. Johansen (1988), Johansen ve Juselius (1990) testleri için tüm serilerin düzeyde durağan olmamaları ve aynı derecede farkı alındığında durağan olmaları gerekmektedir. Gecikmesi Dağıtılmış Otoregresif (ARDL) sınır testi yönteminde ise değişkenlerin I(0) veya I(1) olmalarına bakılmaksızın değişkenler arasında hem uzun dönem ilişkisi hem de kısa dönemli ilişki test edilebilmektedir. ARDL sınır testi yaklaşımı temel olarak üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada ilgili değişkenler arasında uzun dönemli bir ilişkinin olup olmadığı Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz belirlenmektedir. İkinci ve üçüncü aşamada eş bütünleşme varlığı koşulu altında, uzun ve kısa dönem elastikiyetler elde edilir. Testin ilk aşamasında kullanılan sınırsız hata düzeltme modelinin çalışmamıza uyarlanmış şekli aşağıdaki gibidir: k k k k LİO 0 1i LİOt i 2i LGSYH t i 3i LENFt i 4i LNAt i 5 LİOt i 6 LGSYHt i 7 LENFt i 8 LNA t i 1 i 0 i 0 i 0 (7) Modelde yer alan , birinci dereceden farkı göstermektedir. Bu denklemde farkı alınmış değişkenlerin gecikme uzunluğunu gösteren k değerine karar vermek gerekmektedir. Bu amaçla literatürde kullanılan Akaike (AIC) ve Schwarz (SIC) gibi bilgi kriterleri kullanılmaktadır. Gecikme uzunluğunun belirlenmesinden sonra ilgili değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisi olmadığını gösteren temel hipotez için sınanması gerekmektedir. Burada test edilen temel hipotezin çalışmamıza uyarlanmış hali şu şekildedir: H 0 5 6 7 8 0 Değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisinin olması durumunda ARDL sınır testi yaklaşımının ikinci aşamasında, değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkisinin analizi için gecikme uzunluğu bilgi kriterleriyle tespit edilen uzun dönem için gecikmesi dağıtılmış otoregresif model (ARDL) kurulması gerekmektedir. Bu çalışmada aşağıdaki uzun dönem ARDL modelinden faydalanılmıştır. k l m n i 1 i 1 i 1 i 1 LİO 0 1i LİOt i 2i LGSYHt i 3i LENFt i 4i LNAt i t 92 (8) Değişkenler arasındaki kısa dönem ilişki ise ARDL’ye dayanan hata düzeltme modeliyle aşağıdaki gibi elde edilebilir: k l m n i 1 i 1 i 1 i 1 LİO 0 1i LİOt i 2i LGSYHt i 3i LENFt i 4i LNAt i HDTt 1 t (9) Bu modelde HDT, hata düzeltme terimidir. Bu katsayının 0 ile -1 arasında olması halinde uzun dönem denge değerine tek düze bir şekilde yakınlaşması söz konusudur. Katsayının -1 ile -2 değerleri arasında yer alması ise hata düzeltme sürecinin uzun dönem denge değerleri etrafında azalan dalgalanmalar göstererek, dengeye ulaşıldığını göstermektedir. Bu değerin pozitif veya -2’den küçük olması ise dengeden uzaklaşıldığını gösterir. Tablo 2’de görüldüğü üzere hesaplanan F test istatistik değeri (4.66) üst kritik değerden (4.35) daha büyüktür. Dolayısıyla değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisi olmadığını gösteren temel hipotez reddedilecektir. Elde edilen bulgulara göre değişkenler arasında eş bütünleşme ilişkisi olduğu görülmüştür. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz Tablo 2. Sınır Testi Sonuçları k F-istatistiği %5 Anlamlılık Düzeyinde Kritik Değer 3 4.66 Alt Sınır Üst Sınır 3.23 4.35 Not. k, bağımsız değişken sayısıdır. Kritik değerler Pesaran vd.(2001:300)’deki Tablo CI(III)’ten alınmıştır. ARDL (1,4,0,4) modelinin tahmin sonuçlarına göre hesaplanan uzun dönem katsayıları Tablo 3’te yer almaktadır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde ekonomik büyüme, enflasyon ve nüfus artış hızının işsizlik üzerinde negatif yönde ve istatistiki olarak anlamlı etkisinin olduğu görülmektir. Tablo 3. Uzun Dönemli ARDL (1,4,0,4) Modeli Değişkenler Katsayı Standart Hata t-ist Olasılık Değeri lnGSYH -0.166 0.060 -2.756 0.013* LnENF -0.175 0.029 -5.870 0.000* LnNA -1.751 0.521 -3.358 0.003* Not. *%5 anlamlılığı göstermektedir. Kısa dönem katsayılar değerlendirildiğinde hata düzeltme teriminin(ECM) istatistiksel olarak anlamlı ve negatif işaretli olduğu görülmektedir. Dolayısıyla kısa dönemde meydana gelen dengeden sapmalar uzun dönemde dengeye yaklaşmaktadır. Kısa dönemde enflasyon ve işsizlik arasında negatif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki görülmektedir. GSYH ile işsizlik arasında ise negatif ve istatistiki olarak anlamsız bir ilişki görülmektedir. Nüfus artış hızı ile işsizlik arasında pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunduğu dikkat çekmektedir. Tablo 4. Kısa Dönem ARDL (1,4,0,4) Modeli Değişkenler Katsayı Standart Hata t-ist Olasılık Değeri ∆lnGSYH -0.016 0.020 -0.808 0.430 ∆lnENF -0.136 0.033 -4.097 0.000* ∆lnNA 0.778 0.413 1.881 0.077** ECM(-1) -0.779 0.158 -4.918 0.000* Not:*%5, **%10’da anlamlılığı göstermektedir. 4.3.Toda Yamamoto Nedensellik Testi Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 93 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz Toda ve Yamamoto (TY-1995), Granger nedenselliğini araştırmak amacıyla düzeltilmiş VAR modelin tahminine dayalı bir yöntem geliştirmiştir. Bu test için önemli olan VAR modelinin gecikme uzunluğu (k) ve ilgilenilen serilerdeki maksimum bütünleşme derecesidir ( d max ) Bu iki değer belirlendikten sonra k dmax gecikme uzunluğunda bir VAR modeli tahmin edilir ve nedensellik analizi yapılır. Her iki serinin I(0) olması durumunda VAR modeline herhangi bir gecikme eklenmemekte ve bu durumda TY testi Granger nedensellik testi ile benzerlik göstermektedir. TY testi için aşağıda verilen VAR model görünürde ilişkisiz regresyon yöntemi ile tahmin edilmektedir. k dmax yt y0 xt y0 i 1 k dmax i 1 1i yt 1 2i yt 1 k dmax i 1 k dmax i 1 1i xt 1 1t (10) 2i xt 1 2t (11) İlk modelde x değişkeninin y değişkeninin Granger nedeni olmadığını gösteren temel hipotez H 0 : 1i 0 , Granger nedeni olduğunu gösteren temel hipotez, H 0 : 1i 0 alternatif hipotezine karşın ( i k olmak üzere) k serbestlik dereceli, 2 dağılımına uygunluk gösteren Wald testi ile sınanır. İkinci model içinde benzer durum geçerlidir. Burada eklenen ilave terimler ( d max ) sınırlamaya dâhil edilemez. Burada Toda-Yamamoto yöntemine dayalı Granger nedensellik testi kullanılarak işsizlik oranı ile enflasyon, ekonomik büyüme ve nüfus artış hızı arasındaki nedensellik ilişkisi analiz edilmiştir. Tablo 5’de görüldüğü üzere, sadece nüfus artış hızından işsizlik oranına doğru bir nedensellik ilişkisine rastlanılmıştır. Tablo 5. Toda Yamamoto Yöntemine Dayalı Granger Nedensellik Testi Sonucu Hipotez Gecikme Uzunluğu 2 İstatistiği lnGDP İO (k=4)+(dmax =1) =5 6.131 (0.189) lnENF İO (k=4)+(dmax=1)=5 3.158 (0.531) lnNA İO (k=4)+(dmax=1)=5 14.905 (0.004) Not: Parantez içindeki değerler, ilgili test istatistiğinin olasılık değerleridir. Uygun VAR modeli için p değeri Akaika Bilgi Kriterine göre belirlenmiştir. 5.SONUÇ İşsizlik, ekonominin yapısı ne olursa olsun gelişmiş veya gelişmekte olan bütün ülkelerin en büyük problemidir. Bu çalışmada Türkiye’de işsizliği belirleyen faktörler analiz edilmiştir. Çalışmada işsizlik oranı bağımlı değişken olarak, GSYH, enflasyon oranı ve nüfus artış hızı bağımsız değişken olarak kullanılmıştır. Çalışmada 1980-2013 dönemi analiz edilmiş ve yön- Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 94 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz tem olarak ARDL sınır testi yaklaşımı kullanılmıştır. Çalışmadan elde edilen bulgular şu şekilde özetlenebilir: Uzun dönem katsayıları incelendiğinde ekonomik büyüme, enflasyon ve nüfus artış hızının işsizlik üzerinde negatif yönde ve istatistiki olarak anlamlı etkisinin olduğu görülmektir. Kısa dönemde enflasyon ve işsizlik arasında negatif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki görülmektedir. GSYH ile işsizlik arasında ise negatif ve istatistiki olarak anlamsız bir ilişki görülmektedir. Nüfus artış hızı ile işsizlik arasında pozitif ve istatistiki olarak anlamlı bir ilişki bulunmuştur. Toda-Yamamoto yöntemine dayalı Granger nedensellik analizinde nüfus artış hızından işsizlik oranına doğru nedensellik ilişkisi olduğu görülmüştür. KAYNAKLAR Akeju, K., Olanipekun, D., (2014). Unemployment and Economic Growth in Nigeria. Journal of Economics and Sustainable Development, 5(4):138-144. Aqil, M., Qureshi, M., Ahmed, R., Qadeer, S., (2014). Determinants of Unemployment in Pakistan. International Journal of Physical and Social Sciences, 4(4):676-682. Arslan, M., Zaman, R., (2014). Unemployment and Its Determinants: A Study of Pakistan Economy (1999-2010). Journal of Economics and Sustainable Development, 5(13):20-24. Chowdhury, M., Hossain, T., (2014). Determinants of Unemployment in Bangladesh: A Case Study. Developing Country Studies, 4(3):16-20. Eita, J., Ashipala, J., (2010). Determinants of Unemployment in Namibia. International Journal of Business and Management. 5(10): 92-104. Gur, B., (2015). An Analysis of Unemployment Determinants in BRIC Countries. International Journal of Business and Social Science, 6(1): 192-198. Güney, A., (2009). İşsizlik, Nedenleri, Sonuçları ve Mücadele Yöntemleri. Kamu-İş, 10(4):135159. Habees, M., Rumman, M., (2012). The Relationship Between Unemployment and Economic Growth in Jordan and Some Arab Countries. World Applied Sciences Journal, 18(5): 673-680. Kanca, O., (2012). Türkiye’de İşsizlik ve İktisadi Büyüme Arasındaki Nedenselliğin Ampirik Bir Analizi. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 21(2): 1-18. Khaliq, S., Soufan, T., Shihab, R., (2014). The Relationship Between Unemployment and Economic Growth Rate in Arab Country. Developing Country Studies, 4(7):62-66. Maqbool, M., Sattar, T., Bhallı, M., (2013). Determinants of Unemployment Empirical Evidences from Pakistan. Pakistan Economic and Social Review, 51(2): 191-207. Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 95 Türkiye’de İşsizliğin Belirleyicileri Üzerine Ampirik Analiz Oniore, J., Bernard, A., Gyang, E., (2015). Macroeconomic Determinants of Unemployment in Nigeria. International Journal of Economics Commerce and Management, 3(10): 215230. Peker, O., Bölükbaş, M., (2012). An Empirical Analysis of the Factors Determine Unemployment in Turkey. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(3-4): 3343. Resurreccion, P., (2014). Linking Unemployment to Inflation and Economic Growth: Toward a Better Understanding of Unemployment in the Philippines. Asian Journal of Economic Modelling, 2014, 2(4): 156-168. Sabir, G., Naz, S., (2015). Economic Determinants of Unemployment: Empirical Result from Pakistan. Journal of Economics and Sustainable Development, 6(9): 150-154. Şentürk, M., Akbaş, Y., (2014). İşsizlik-Enflasyon ve Ekonomik Büyüme Arasındaki Karşılıklı İlişkinin Değerlendirilmesi: Türkiye Örneği. Journal of Yaşar University, 9(34): 58205832. Umair, M., Ullah, R., (2013). Impact of GDP and Inflation on Unemployment Rate: A Study of Pakistan Economy in 2000-2010. International Review of Management and Business Research, 2(2): 388-400. Velnampy, T., Achchuthan, S., Kajananthan, R., (2013). Foreign Direct Investment, Economic Growth and Unemployment: Evidence from Sri Lanka. Annamali Business Review, 4(1). Kesit Akademi Dergisi (The Journal of Kesit Academy) Yıl: 2, Sayı3, Mart 2016 s. 85-96 96
